Метод розпізнавання символів на зображенні на основі згорткової нейронної мережі

2018;
: сс. 96 - 105
1
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра електронних обчислювальних машин
2
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра електронних обчислювальних машин

Розроблено метод розпізнавання тексту - рукописного чи друкованого - на зображенні. Метод грунтується на емпіричному опрацюванні зображень у статистичних моделях машинного навчання та функціонування. Він забезпечує ефективне розв’язання задач двох класів: виявлення тексту на зображенні та розпізнавання тексту. Розроблено алгоритмічні підходи, що об’єднують ці два класи задач. Алгоритмічно-програмні засоби створено та протестовано для операційної системи iOS 11.0 та нових пристроїв компанії Apple – iPhone, iPad, які підтримують цю операційну систему. Емпірично встановлено, що запропонований метод та розроблені засоби можуть бути застосовані у нових пристроях компанії Apple: iPhone, iPad, які підтримують основні особливості операційної системи iOS.

  1. Paramud Y., Yarkun V. Algorithmic and software means of handwritten symbol recognition // Bulletin of the National University “Lviv Polytechnic” “Computer Systems and Networks” No 881, Lviv, Ukraine. 2017. – P. 98–106.
  2. Yarkun V., Paramud Y. Algorithmic and software synchronization of information exchange // Bulletin of the National University “Lviv Polytechnic” “Computer Systems and Networks” No 857, Lviv, Ukraine. 2016. – P.111–118.
  3. Datong Chen, Jean-Marc Odobez, Herve Bourlard. Text detection and recognition in images and video frames // Pattern Recognition journal, 2003. – P. 595–608.
  4. Convolutional Neural Network [Electronic resource]/ Stanford. – Access mode: http://ufldl.stanford.edu/tutorial /supervised/ConvolutionalNeuralNetwork/.
  5. Convolutional networks [Electronic resource]/ Stanford. – Access mode: http://cs231n.github.io/convolutionalnetworks/#overview.
  6. Сoreml [Electronic resource]/ Apple. – Access mode: https://developer.apple.com/documentation/coreml.
  7. Bachelor’s degree dissertation [Electronic resource]/Github. – Access mode: https://github.com/VitaliyYarkun/Bachelor-s-degree-dissertation.
  8. NIST. American national standard for information systems – data format for the interchange of fingerprint, facial, and, scar mark and tattoo (smt) information, ansi-itl 1-2000 (nist special publication 500–245), September 2000.

Uncaught exception thrown in session handler.

PDOException: SQLSTATE[23000]: Integrity constraint violation: 1062 Duplicate entry '0' for key 'uid': INSERT INTO {sessions} (sid, ssid, uid, cache, hostname, session, timestamp) VALUES (:db_insert_placeholder_0, :db_insert_placeholder_1, :db_insert_placeholder_2, :db_insert_placeholder_3, :db_insert_placeholder_4, :db_insert_placeholder_5, :db_insert_placeholder_6); Array ( [:db_insert_placeholder_0] => SxQwJOh5N69lsaVhJnx9cHVCGG49W-To6LA3n4NIHMc [:db_insert_placeholder_1] => SxQwJOh5N69lsaVhJnx9cHVCGG49W-To6LA3n4NIHMc [:db_insert_placeholder_2] => 0 [:db_insert_placeholder_3] => 0 [:db_insert_placeholder_4] => 34.238.189.240 [:db_insert_placeholder_5] => nodeviewcount_views_limit|a:1:{i:18610;O:8:"DateTime":3:{s:4:"date";s:26:"2023-03-26 14:46:41.000000";s:13:"timezone_type";i:3;s:8:"timezone";s:15:"Europe/Helsinki";}} [:db_insert_placeholder_6] => 1679831201 ) in _drupal_session_write() (line 209 of /home/science/public_html/includes/session.inc).